Процесс использования службы прогнозирования Google Cloud Machine Learning Engine включает несколько шагов, которые позволяют пользователям развертывать и использовать модели машинного обучения для создания прогнозов в масштабе. Этот сервис, который является частью платформы Google Cloud AI, предлагает бессерверное решение для выполнения прогнозов на обученных моделях, позволяя пользователям сосредоточиться на разработке и развертывании своих моделей, а не на управлении инфраструктурой.
1. Разработка и обучение моделей:
Первым шагом в использовании службы прогнозирования Google Cloud Machine Learning Engine является разработка и обучение модели машинного обучения. Обычно это включает в себя такие задачи, как предварительная обработка данных, разработка функций, выбор модели и обучение модели. Google Cloud предоставляет различные инструменты и службы, такие как Google Cloud Dataflow и Google Cloud Dataprep, для помощи в выполнении этих задач.
2. Экспорт и упаковка модели:
После того как модель машинного обучения обучена и готова к развертыванию, ее необходимо экспортировать и упаковать в формате, который может использоваться службой прогнозирования. Google Cloud Machine Learning Engine поддерживает различные платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и scikit-learn, что позволяет пользователям экспортировать свои модели в формат, совместимый с этими платформами.
3. Развертывание модели:
Следующим шагом является развертывание обученной модели в Google Cloud Machine Learning Engine. Это включает в себя создание ресурса модели на платформе, указание типа модели (например, TensorFlow, scikit-learn) и загрузку экспортированного файла модели. Google Cloud Machine Learning Engine предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и RESTful API для управления развертыванием модели.
4. Управление версиями и масштабирование:
Google Cloud Machine Learning Engine позволяет пользователям создавать несколько версий развернутой модели. Это полезно для итеративной разработки и тестирования новых версий модели без прерывания обслуживания прогнозов. Каждую версию модели можно масштабировать независимо в зависимости от прогнозируемой рабочей нагрузки, что обеспечивает эффективное использование ресурсов.
5. Запросы на прогноз:
Чтобы делать прогнозы с использованием развернутой модели, пользователям необходимо отправлять запросы прогнозирования в службу прогнозирования. Запросы прогнозирования можно делать с помощью RESTful API, предоставляемого Google Cloud Machine Learning Engine, или с помощью инструмента командной строки gcloud. Входные данные для запросов прогнозирования должны быть в формате, совместимом с входными требованиями модели.
6. Мониторинг и регистрация:
Google Cloud Machine Learning Engine предоставляет возможности мониторинга и регистрации для отслеживания производительности и использования развернутых моделей. Пользователи могут отслеживать такие показатели, как задержка прогнозирования и использование ресурсов, через Google Cloud Console или с помощью API облачного мониторинга. Кроме того, для запросов на прогнозирование можно создавать журналы, что позволяет пользователям устранять неполадки и анализировать результаты прогнозирования.
7. Оптимизация затрат:
Google Cloud Machine Learning Engine предлагает различные функции для оптимизации затрат на выполнение прогнозов в масштабе. Пользователи могут использовать автомасштабирование для автоматической настройки количества узлов прогнозирования в зависимости от входящей рабочей нагрузки. Они также могут использовать преимущества пакетного прогнозирования, что позволяет им обрабатывать большие объемы данных параллельно, снижая общую стоимость прогнозирования.
Использование службы прогнозирования Google Cloud Machine Learning Engine включает в себя такие этапы, как разработка и обучение модели, экспорт и упаковка модели, развертывание модели, управление версиями и масштабирование, запросы на прогнозирование, мониторинг и ведение журнала, а также оптимизация затрат. Выполняя эти шаги, пользователи могут эффективно использовать бессерверную службу прогнозирования, предоставляемую Google Cloud, для развертывания и запуска моделей машинного обучения в масштабе.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning